ElasticSearch入门之彼行我释（四）

散仙在上篇文章中，介绍了关于ElasticSearch基本的增删改查的基本粒子，本篇呢，我们来学下稍微高级一点的知识：

（1）如何在ElasticSearch中批量提交索引 ？ 
（2）如何使用高级查询（包括，检索，排序，过滤，分页） ？ 
（3）如何组合多个查询 ？ 
（4）如何使用翻页深度查询 ？ 
（5）如何使用基本的聚合查询 ？ 

（一）首先，我们思考下，为什么要使用批量添加，这个毫无疑问，因为效率问题，举个在生活中的例子，假如我们有50个人，要去美国旅游，不使用批处理的方式是，给每一个人派一架飞机送到美国，那么这就需要50次飞机的来回往来，假如使用了批处理，现在的情况就是一个飞机坐50个人，只需一次即可把所有人都送到美国，效率可想而知，生活也有很多实际的例子，大家可以自己想想。

在原生的lucene中，以及solr中，这个批处理方式，实质是控制commit的时机，比如多少个提交一次，或者超过ranbuffersize的大小后自动提交，es封装了lucene的api提供bulk的方式来批量添加，原理也是，聚集一定的数量doc，然后发送一次添加请求。

（二）只要我们使用了全文检索，我们的业务就会有各种各样的api操作，包括，任意维度的字段查询，过滤掉某些无效的信息，然后根据某个字段排序，再取topN的结果集返回，使用数据库的小伙伴们，相信大家都不陌生，在es中，这些操作都是支持的，而且还非常高效，它能满足我们大部分的需求

（三）在es中，我们可以查询多个index，以及多个type，这一点是非常灵活地，我们，我们可以一次组装两个毫无关系的查询，发送到es服务端进行检索，然后获取结果。

（四）es中，通过了scorll的方式，支持深度分页查询，在数据库里，我们使用的是一个cursor游标来记录读取的偏移量，同样的在es中也支持，这样的查询方式，它通过一个scrollid记录了上一次查询的状态，能轻而易举的实现深度翻页，本质上是对了Lucene的SearchAfter的封装。

（五）es中，也提供了对聚合函数的支持，比如一些max，min，avg，count，sum等支持，除此之外还支持group，facet等操作，这些功能，在电商中应用非常广泛，基于lucene的solr和es都有很好的支持。

下面截图看下散仙的测试数据值： 

源码demo如下：

1. package com.dongliang.es;
2. import java.util.Date;
3. import java.util.Map;
4. import java.util.Map.Entry;
5. import org.apache.lucene.index.Terms;
6. import org.elasticsearch.action.bulk.BulkRequestBuilder;
7. import org.elasticsearch.action.bulk.BulkResponse;
8. import org.elasticsearch.action.search.MultiSearchResponse;
9. import org.elasticsearch.action.search.SearchRequestBuilder;
10. import org.elasticsearch.action.search.SearchResponse;
11. import org.elasticsearch.action.search.SearchType;
12. import org.elasticsearch.client.Client;
13. import org.elasticsearch.client.transport.TransportClient;
14. import org.elasticsearch.common.transport.InetSocketTransportAddress;
15. import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue;
16. import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentBuilder;
17. import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentFactory;
18. import org.elasticsearch.index.query.FilterBuilders;
19. import org.elasticsearch.index.query.QueryBuilders;
20. import org.elasticsearch.index.query.QueryStringQueryBuilder;
21. import org.elasticsearch.search.SearchHit;
22. import org.elasticsearch.search.aggregations.AggregationBuilders;
23. import org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.filters.InternalFilters.Bucket;
24. import org.elasticsearch.search.sort.SortOrder;
25. /**
26. * @author 三劫散仙
27. * 搜索技术交流群：324714439
28. * 一个关于elasticsearch批量提交
29. * 和search query的的例子
30. * **/
31. public class ElasticSearchDao {
32. //es的客户端实例
33. Client client=null;
34. {
35. //连接单台机器，注意ip和端口号，不能写错
36. client=new TransportClient().
37. addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress("192.168.46.16", 9300));
38. }
39. public static void main(String[] args)throws Exception {
40. ElasticSearchDao es=new ElasticSearchDao();
41. //es.indexdata();//索引数据
42. //es.queryComplex();
43. es.querySimple();
44. //es.scorllQuery();
45. //es.mutilCombineQuery();
46. //es.aggregationQuery();
47. }
48. /**组合分组查询*/
49. public void aggregationQuery()throws Exception{
50. SearchResponse sr = client.prepareSearch()
51. .setQuery(QueryBuilders.matchAllQuery())
52. .addAggregation(
53. AggregationBuilders.terms("1").field("type")
54. )
55. //              .addAggregation(
56. //                      AggregationBuilders.dateHistogram("agg2")
57. //                              .field("birth")
58. //                              .interval(DateHistogram.Interval.YEAR)
59. //              )
60. .execute().actionGet();
61. // Get your facet results
62. org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms a = sr.getAggregations().get("1");
63. for(org.elasticsearch.search.aggregations.bucket.terms.Terms.Bucket bk:a.getBuckets()){
64. System.out.println("类型: "+bk.getKey()+"  分组统计数量 "+bk.getDocCount()+"  ");
65. }
66. System.out.println("聚合数量："+a.getBuckets().size());
67. //DateHistogram agg2 = sr.getAggregations().get("agg2");
68. //结果：
69. //          类型: 1  分组数量 2
70. //          类型: 2  分组数量 1
71. //          类型: 3  分组数量 1
72. //          聚合数量：3
73. }
74. /**多个不一样的请求组装*/
75. public void mutilCombineQuery(){
76. //查询请求1
77. SearchRequestBuilder srb1 =client.prepareSearch().setQuery(QueryBuilders.queryString("eng").field("address")).setSize(1);
78. //查询请求2//matchQuery
79. SearchRequestBuilder srb2 = client.prepareSearch().setQuery(QueryBuilders.matchQuery("title", "标题")).setSize(1);
80. //组装查询
81. MultiSearchResponse sr = client.prepareMultiSearch().add(srb1).add(srb2).execute().actionGet();
82. // You will get all individual responses from MultiSearchResponse#getResponses()
83. long nbHits = 0;
84. for (MultiSearchResponse.Item item : sr.getResponses()) {
85. SearchResponse response = item.getResponse();
86. for(SearchHit hits:response.getHits().getHits()){
87. String sourceAsString = hits.sourceAsString();//以字符串方式打印
88. System.out.println(sourceAsString);
89. }
90. nbHits += response.getHits().getTotalHits();
91. }
92. System.out.println("命中数据量："+nbHits);
93. //输出：
94. //      {"title":"我是标题","price":25.65,"type":1,"status":true,"address":"血落星域风阳星","createDate":"2015-03-16T09:56:20.440Z"}
95. //      命中数据量：2
96. client.close();
97. }
98. /**
99. * 翻页查询
100. * */
101. public void scorllQuery()throws Exception{
102. QueryStringQueryBuilder queryString = QueryBuilders.queryString("标题").field("title");
103. //TermQueryBuilder qb=QueryBuilders.termQuery("title", "我是标题");
104. SearchResponse scrollResp = client.prepareSearch("collection1")
105. .setSearchType(SearchType.SCAN)
106. .setScroll(new TimeValue(60000))
107. .setQuery(queryString)
108. .setSize(100).execute().actionGet(); //100 hits per shard will be returned for each scroll
109. while (true) {
110. for (SearchHit hit : scrollResp.getHits().getHits()) {
111. //Handle the hit...
112. String sourceAsString = hit.sourceAsString();//以字符串方式打印
113. System.out.println(sourceAsString);
114. }
115. //通过scrollid来实现深度翻页
116. scrollResp = client.prepareSearchScroll(scrollResp.getScrollId()).setScroll(new TimeValue(600000)).execute().actionGet();
117. //Break condition: No hits are returned
118. if (scrollResp.getHits().getHits().length == 0) {
119. break;
120. }
121. }
122. //输出
123. //      {"title":"我是标题","price":25.65,"type":1,"status":true,"address":"血落星域风阳星","createDate":"2015-03-16T09:56:20.440Z"}
124. //      {"title":"标题","price":251.65,"type":1,"status":true,"address":"美国东部","createDate":"2015-03-16T10:33:58.743Z"}
125. client.close();
126. }
127. /**简单查询*/
128. public void querySimple()throws Exception{
129. SearchResponse sp = client.prepareSearch("collection1").execute().actionGet();
130. for(SearchHit hits:sp.getHits().getHits()){
131. String sourceAsString = hits.sourceAsString();//以字符串方式打印
132. System.out.println(sourceAsString);
133. }
134. //结果
135. //              {"title":"我是标题","price":25.65,"type":1,"status":true,"address":"血落星域风阳星","createDate":"2015-03-16T09:56:20.440Z"}
136. //              {"title":"中国","price":205.65,"type":2,"status":true,"address":"河南洛阳","createDate":"2015-03-16T10:33:58.740Z"}
137. //              {"title":"标题","price":251.65,"type":1,"status":true,"address":"美国东部","createDate":"2015-03-16T10:33:58.743Z"}
138. //              {"title":"elasticsearch是一个搜索引擎","price":25.65,"type":3,"status":true,"address":"china","createDate":"2015-03-16T10:33:58.743Z"}
139. }
140. /**组合查询**/
141. public void queryComplex()throws Exception{
142. SearchResponse sp=client.prepareSearch("collection1")//检索的目录
143. .setTypes("core1")//检索的索引
144. .setSearchType(SearchType.DFS_QUERY_THEN_FETCH)//Query type
145. .setQuery(QueryBuilders.termQuery("type", "1"))//查询--Query
146. .setPostFilter(FilterBuilders.rangeFilter("price").from(10).to(550.23))//过滤 --Filter
147. .addSort("price",SortOrder.DESC) //排序 -- sort
148. .setFrom(0).setSize(20).setExplain(true)//topN方式
149. .execute().actionGet();//执行
150. System.out.println("本次查询命中条数: "+sp.getHits().getTotalHits());
151. for(SearchHit hits:sp.getHits().getHits()){
152. //String sourceAsString = hits.sourceAsString();//以字符串方式打印
153. //System.out.println(sourceAsString);
154. Map<String, Object> sourceAsMap = hits.sourceAsMap();
155. for(Entry<String, Object> k:sourceAsMap.entrySet()){
156. System.out.println("name： "+k.getKey()+"     value： "+k.getValue());
157. }
158. System.out.println("=============================================");
159. }
160. //结果
161. //              本次查询命中条数: 2
162. //              name： title     value： 标题
163. //              name： price     value： 251.65
164. //              name： address     value： 美国东部
165. //              name： status     value： true
166. //              name： createDate     value： 2015-03-16T10:33:58.743Z
167. //              name： type     value： 1
168. //              =============================================
169. //              name： title     value： 我是标题
170. //              name： price     value： 25.65
171. //              name： address     value： 血落星域风阳星
172. //              name： status     value： true
173. //              name： createDate     value： 2015-03-16T09:56:20.440Z
174. //              name： type     value： 1
175. //              =============================================
176. client.close();
177. }
178. /**索引数据*/
179. public void indexdata()throws Exception{
180. BulkRequestBuilder bulk=client.prepareBulk();
181. XContentBuilder doc=XContentFactory.jsonBuilder()
182. .startObject()
183. .field("title","中国")
184. .field("price",205.65)
185. .field("type",2)
186. .field("status",true)
187. .field("address", "河南洛阳")
188. .field("createDate", new Date()).endObject();
189. //collection为索引库名，类似一个数据库，索引名为core，类似一个表
190. //       client.prepareIndex("collection1", "core1").setSource(doc).execute().actionGet();
191. //批处理添加
192. bulk.add(client.prepareIndex("collection1", "core1").setSource(doc));
193. doc=XContentFactory.jsonBuilder()
194. .startObject()
195. .field("title","标题")
196. .field("price",251.65)
197. .field("type",1)
198. .field("status",true)
199. .field("address", "美国东部")
200. .field("createDate", new Date()).endObject();
201. //collection为索引库名，类似一个数据库，索引名为core，类似一个表
202. //      client.prepareIndex("collection1", "core1").setSource(doc).execute().actionGet();
203. //批处理添加
204. bulk.add(client.prepareIndex("collection1", "core1").setSource(doc));
205. doc=XContentFactory.jsonBuilder()
206. .startObject()
207. .field("title","elasticsearch是一个搜索引擎")
208. .field("price",25.65)
209. .field("type",3)
210. .field("status",true)
211. .field("address", "china")
212. .field("createDate", new Date()).endObject();
213. //collection为索引库名，类似一个数据库，索引名为core，类似一个表
214. //client.prepareIndex("collection1", "core1").setSource(doc).execute().actionGet();
215. //批处理添加
216. bulk.add(client.prepareIndex("collection1", "core1").setSource(doc));
217. //发一次请求，提交所有数据
218. BulkResponse bulkResponse = bulk.execute().actionGet();
219. if (!bulkResponse.hasFailures()) {
220. System.out.println("创建索引success!");
221. } else {
222. System.out.println("创建索引异常:"+bulkResponse.buildFailureMessage());
223. }
224. client.close();//释放资源
225. //      System.out.println("索引成功！");
226. }
227. }